「次世代の工場」となるために、製造業者はインダストリー4.0に完全に取り組む必要があります。しかし、ライフサイクルが異なる複数の設備や資産、接続が困難な異種のもので構成されるデータ、連携が必要なEdgテクノロジーの絶え間ない波に直面する中、意思決定プロセスは困難になるかもしれません。ここで役に立つのが、製造業者向けの優れた設備資産管理システムです。
IBM® Maximo® Application Suiteは過去数十年にわたり、消費者製品業や自動車製造業などのさまざまな業種が、インテリジェントなプラント資産管理および設備総合効率（OEE）の向上により、生産ラインの設備と保守活動を管理できるよう支援してきました。これは、エンタープライズ資産管理（EAM）、設備パフォーマンス管理（APM）、信頼性重視保全（RCM）に役立つAIおよびモノのインターネット（IoT）ソリューションを提供します。Maximoは、企業資源計画（ERP）や製造実行システム（MES）などのビジネス管理システムを統合し、初回修理完了率を高めながら、保守、検査、信頼性チームの連携を促進します。この短いデモでは、Maximoが異常を継続的に検出・修正するのにどのように役立つかをご確認いただけます。
過去データとリアルタイムのデータの分析で資産の正常性を判断し、差し迫った障害を予測し、状態基準の保守とスケジュール設定を自動化します。
資産の健全性とパフォーマンスのデータを使用して、運用、保守、財務の担当者が意思決定プロセスを改善し、スケジュール設定、廃止措置、新規投資の結果を監査できるようにします。
AIを活用した資産の遠隔監視、予知保全、目視検査をローコードまたはノーコードで既存の生産ラインに導入できます。
エネルギー効率を向上させ、工場内の二酸化炭素フットプリントと廃棄物を削減し、従業員にとってより安全な環境を作り出し、収益にプラスの成果をもたらします。
スウェーデンのビール大手 Spendrups は、生産設備から収集した実用的なデータに基づいてメンテナンス スケジュールを作成するために Maximo を使用し、最も緊急な作業に優先的に取り組むことで信頼性を向上させています。
IBM Maximo Visual Inspection プラットフォームは、Ford が車両がラインを下る前に欠陥を見つけて修正するのに役立ち、ダウンタイムを削減しながら迅速な対応と問題解決を促進します。
ダウナー社とIBMは、スマートな予防メインテナンスを利用して、オーストラリアの軽量・重量の鉄道システムの利用者を安全、確実、快適かつ持続的に移動させ、顧客の需要に応えている。
豆腐業界では初となる、割れや欠けのある豆腐をAIにより自動判定し検品する、AIラインピッキングシステムの開発・導入が大きな話題となった事例をご紹介します。